软件学报

作者：唐家昕，王璇，赖伟，路则雨，郭肇强，杨已彪，周毓明

单位：唐家昕，南京大学 计算机科学与技术系, 江苏 南京 21009411,王璇，南京大学 计算机科学与技术系, 江苏 南京 21009402,赖伟，南京大学 计算机科学与技术系, 江苏 南京 21009403,路则雨，南京大学 计算机科学与技术系, 江苏 南京 21009404,郭肇强，南京大学 计算机科学与技术系, 江苏 南京 21009405,杨已彪，南京大学 计算机科学与技术系, 江苏 南京 21009406,周毓明，南京大学 计算机科学与技术系, 江苏 南京 21009407

关键词：软件漏洞;深度学习;预测;软件质量;特征表示

基金：国家自然科学基金(62172205)

软件漏洞是软件中易于被攻击利用的代码片段, 确保软件不易受到攻击是软件开发中必须重视的安全性需求. 软件漏洞预测是指对软件代码进行分析预测, 从而及时找出潜在的漏洞. 深度学习驱动的软件漏洞预测是近年来一个热门的研究领域, 时间跨度大、研究数目众多、研究成果丰厚. 为梳理相关研究成果、总结研究热点, 对2017–2024年间发表的151篇深度学习驱动的软件漏洞预测相关的文献进行综述, 总结相关文献的研究问题、进展以及遇到的问题与挑战等内容, 为后续研究提供参考.

来源：2025年第11期

《软件学报》期刊编辑部

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